在 matplotlib imshow 中调整网格线和刻度线

Question

我正在尝试绘制一个值矩阵，并想添加网格线以使值之间的边界更清晰。不幸的是，imshow 决定将刻度线定位在每个体素的中间。可以

a) 移除刻度但将标签留在同一位置并且
b) 在像素边界之间添加网格线？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

im = plt.imshow(np.reshape(np.random.rand(100), newshape=(10,10)),
                    interpolation='none', vmin=0, vmax=1, aspect='equal');
ax = plt.gca();
ax.set_xticks(np.arange(0, 10, 1));
ax.set_yticks(np.arange(0, 10, 1));
ax.set_xticklabels(np.arange(1, 11, 1));
ax.set_yticklabels(np.arange(1, 11, 1));

没有网格线且刻度线位置错误的图像

ax.grid(color='w', linestyle='-', linewidth=2)

图像的网格线位置错误：

Answer 1

尝试移动轴刻度：

ax = plt.gca()
ax.set_xticks(np.arange(-.5, 10, 1))
ax.set_yticks(np.arange(-.5, 10, 1))
ax.set_xticklabels(np.arange(1, 12, 1))
ax.set_yticklabels(np.arange(1, 12, 1))

Answer 2

Serenity 建议的解决方案代码：

plt.figure()
im = plt.imshow(np.reshape(np.random.rand(100), newshape=(10,10)),
                interpolation='none', vmin=0, vmax=1, aspect='equal')

ax = plt.gca();

# Major ticks
ax.set_xticks(np.arange(0, 10, 1))
ax.set_yticks(np.arange(0, 10, 1))

# Labels for major ticks
ax.set_xticklabels(np.arange(1, 11, 1))
ax.set_yticklabels(np.arange(1, 11, 1))

# Minor ticks
ax.set_xticks(np.arange(-.5, 10, 1), minor=True)
ax.set_yticks(np.arange(-.5, 10, 1), minor=True)

# Gridlines based on minor ticks
ax.grid(which='minor', color='w', linestyle='-', linewidth=2)

结果图像：

Answer 3

人们会发现它更易于使用 plt.pcolor or plt.pcolormesh：

data = np.random.rand(10, 10)
plt.pcolormesh(data, edgecolors='k', linewidth=2)
ax = plt.gca()
ax.set_aspect('equal')

不过，它们和plt.imshow有一些区别，最明显的是图像被Y轴交换了（你可以通过添加ax.invert_yaxis() though). For further discussion see here: When to use imshow over pcolormesh?[=来轻松反转它） 18=]

Answer 4

您可以通过将 extent 参数传递给 imshow 来移动像素。 extent 是标量的 4 元素列表（左、右、下、上）：

foo = np.random.rand(35).reshape(5, 7)
# This keeps the default orientation (origin at top left):
extent = (0, foo.shape[1], foo.shape[0], 0)
_, ax = plt.subplots()
ax.imshow(foo, extent=extent)
ax.grid(color='w', linewidth=2)
ax.set_frame_on(False)

Answer 5

这是一种 hack，但我喜欢使用它，因为它不需要我移动 xticks 或 yticks。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.matshow(np.random.random(size=(10,10)))

plt.hlines(y=np.arange(0, 10)+0.5, xmin=np.full(10, 0)-0.5, xmax=np.full(10, 10)-0.5, color="black")
plt.vlines(x=np.arange(0, 10)+0.5, ymin=np.full(10, 0)-0.5, ymax=np.full(10, 10)-0.5, color="black")

plt.show()

在 matplotlib imshow 中调整网格线和刻度线

Adjusting gridlines and ticks in matplotlib imshow

python

matplotlib

imshow